प्रौद्योगिकी उद्योगों को विकसित होने के लिए मजबूर करने में अथक है। बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मामले में, वास्तविक समय के डेटा की विशाल मात्रा को संसाधित करना और उसका विश्लेषण करना सभी कंपनियों के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ बन गया है। हालाँकि, इस तरह के पैमाने को संभालने में सक्षम विश्वसनीय डेटा प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण और रखरखाव करना कठिन चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। अब पहले से कहीं ज़्यादा, सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों को रचनात्मक विचारक और नवप्रवर्तक होना चाहिए।  उबर टेक्नोलॉजीज इंक. में स्टाफ सॉफ्टवेयर इंजीनियर, इन चुनौतियों के लिए आवश्यक समस्या-समाधानकर्ता का एक उत्कृष्ट उदाहरण हैं। डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए उनके अभिनव दृष्टिकोण आज तकनीकी उद्योग में हर भविष्य-आगे के मानक को पूरा कर रहे हैं।   राहुल चतुर्वेदी  सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में लगभग दो दशकों के अनुभव के साथ, चतुर्वेदी ने खुद को बड़े डेटा, स्ट्रीमिंग प्रौद्योगिकियों और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में एक विशेषज्ञ के रूप में स्थापित किया है। उद्योग के दिग्गजों में भूमिकाओं के माध्यम से उनकी विशेषज्ञता और आईआईटी खड़गपुर और वाशिंगटन विश्वविद्यालय में उनकी शैक्षणिक उपलब्धियों से बल मिला, आधुनिक तकनीकी कंपनियों के सामने आने वाली कुछ सबसे जटिल डेटा चुनौतियों से निपटने में सहायक रहा है।  उबर में, चतुर्वेदी दुनिया के सबसे बड़े काफ़्का परिनियोजनों में से एक को अनुकूलित करने में सबसे आगे रहे हैं, एक ऐसा सिस्टम जो प्रतिदिन खरबों संदेशों और पेटाबाइट्स डेटा को संसाधित करता है। उनका काम वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग की तत्काल ज़रूरतों को संबोधित करता है और मजबूत एआई पारिस्थितिकी तंत्रों के लिए आधार तैयार करता है जो क्लाउड वातावरण में कुशलता से स्केल कर सकते हैं।  चुनौती का पैमाना: उबर का डेटा इकोसिस्टम  राहुल चतुर्वेदी के योगदान के महत्व को सही मायने में समझने के लिए, सबसे पहले उबर के डेटा इकोसिस्टम के विशाल पैमाने को समझना होगा। दुनिया के अग्रणी परिवहन प्लेटफ़ॉर्म में से एक के रूप में, उबर के संचालन से बहुत ज़्यादा डेटा उत्पन्न होता है: प्रतिदिन खरबों संदेश, जो पेटाबाइट्स की जानकारी के बराबर होते हैं, जिन्हें वास्तविक समय में संसाधित, विश्लेषित और क्रियान्वित किया जाना चाहिए।  यह डेटा बाढ़ विभिन्न स्रोतों से आती है: सवारी अनुरोध, ड्राइवर का स्थान, ट्रैफ़िक की स्थिति, भुगतान लेनदेन, और Uber की सेवाओं के वैश्विक नेटवर्क से अनगिनत अन्य डेटा बिंदु। प्रत्येक डेटा स्ट्रीम कंपनी के संचालन के लिए महत्वपूर्ण है, जो गतिशील मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम से लेकर रूट ऑप्टिमाइज़ेशन और धोखाधड़ी का पता लगाने तक हर चीज़ को संचालित करने वाली प्रणालियों में फीड होती है।  उबर के डेटा परिदृश्य की जटिलता कई कारकों से और भी जटिल हो जाती है, जिसमें वास्तविक समय प्रसंस्करण की आवश्यकताएं, डेटा का वैश्विक वितरण, प्रदर्शन या विश्वसनीयता से समझौता किए बिना निर्बाध मापनीयता और लागत दक्षता शामिल है। चतुर्वेदी की चुनौती इस प्रणाली को बनाए रखना और महत्वपूर्ण क्लाउड माइग्रेशन के लिए इसे तैयार करते हुए इसके प्रदर्शन को बढ़ाना था। इसके लिए वितरित प्रणालियों और डेटा इंजीनियरिंग में लंबे समय से चली आ रही समस्याओं के लिए अभिनव दृष्टिकोण की आवश्यकता थी - ऐसे समाधान जिन्हें अभूतपूर्व पैमाने पर काम करने की आवश्यकता होगी।  समाधानों पर नवाचार: काफ़्का अनुकूलन रणनीतियाँ  उबर में राहुल चतुर्वेदी के अधिकांश काम काफ्का को अनुकूलित करने के उनके अभिनव दृष्टिकोण से परिभाषित किए गए थे, जो एक वितरित स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो उबर के वास्तविक समय के डेटा प्रोसेसिंग इंफ्रास्ट्रक्चर की रीढ़ है। चतुर्वेदी के सबसे महत्वपूर्ण योगदानों में से एक काफ्का को उसी होस्ट पर अन्य तकनीकों के साथ सह-स्थान देने के प्रयास का नेतृत्व करना था। तकनीक की महत्वपूर्ण प्रकृति के कारण, उबर में इस कदम का पहले कभी प्रयास नहीं किया गया था। लागतों को अनुकूलित करते हुए उबर के क्लाउड माइग्रेशन को सक्षम करने के लिए यह रणनीति महत्वपूर्ण थी।  सह-स्थान ने नई चुनौतियाँ पेश कीं, विशेष रूप से "शोर करने वाले पड़ोसी" की समस्या, जहाँ एक सेवा संभावित रूप से उसी होस्ट पर अन्य सेवाओं के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती थी। अन्य चुनौतियों में संसाधन की कमी और कर्नेल संस्करण की चुनौतियाँ शामिल थीं, लेकिन चतुर्वेदी ने इन समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न टीमों के साथ काम किया।  इन अनुकूलन प्रयासों के परिणाम महत्वपूर्ण थे। उन्होंने न केवल सुचारू क्लाउड माइग्रेशन का मार्ग प्रशस्त किया, बल्कि उन्होंने सिस्टम दक्षता और विश्वसनीयता में भी पर्याप्त सुधार किया। अकेले सह-स्थान रणनीति से उबर को बुनियादी ढांचे की लागत में सालाना लाखों डॉलर की बचत होने का अनुमान है।  भविष्योन्मुखी परिणाम: मजबूत एआई पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण  उबर में राहुल चतुर्वेदी का काम काफ़्का को ऑप्टिमाइज़ करने और क्लाउड माइग्रेशन को मैनेज करने से कहीं आगे तक फैला हुआ है। उनके प्रयासों ने उबर की व्यापक एआई और मशीन लर्निंग पहलों का समर्थन करने वाले एक मज़बूत इकोसिस्टम के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। अनुकूलित काफ़्का इंफ्रास्ट्रक्चर एआई मॉडल को लाइव डेटा को प्रशिक्षित करने और खिलाने के लिए आवश्यक विशाल डेटा स्ट्रीम के अंतर्ग्रहण और वितरण की अनुमति देता है, और यह विभिन्न एमएल मॉडल और प्रशिक्षण प्रक्रियाओं की अलग-अलग और अक्सर अप्रत्याशित डेटा वॉल्यूम आवश्यकताओं को संभाल सकता है।  काफ़्का के अलावा, चतुर्वेदी के काम में रेडिस को उबर के डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में एकीकृत करना शामिल था। यह एमएल/एआई टीमों को अक्सर एक्सेस किए जाने वाले डेटा या प्री-प्रोसेस्ड फीचर्स को कैश करने की अनुमति देता है, जिससे प्रशिक्षण और अनुमान के दौरान एआई मॉडल की दक्षता में काफी सुधार होता है। काफ़्का के साथ रेडिस का रणनीतिक रूप से उपयोग करके, चतुर्वेदी की टीम ने एक ऐसी प्रणाली बनाई जो वास्तविक समय के एआई अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण डेटा तक अल्ट्रा-लो लेटेंसी एक्सेस प्रदान करती है।  रेडिस का कुशल सह-स्थित काफ्का इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ सहज संयोजन ठीक उसी तरह का भविष्य-केंद्रित नवाचार है जिसकी इंजीनियरों को आकांक्षा करनी चाहिए। चतुर्वेदी का काम उबर की एआई क्षमताओं में भविष्य की उन्नति की नींव रखता है, जो कि नए एआई प्रौद्योगिकियों और पद्धतियों को शामिल करने के लचीलेपन के साथ डिज़ाइन किए गए डेटा प्लेटफ़ॉर्म के लिए धन्यवाद है।  चतुर्वेदी ने काफ्का, रेडिस और समग्र डेटा अवसंरचना पर अपने काम के माध्यम से एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, जहां एआई और एमएल उबर के बड़े पैमाने पर फल-फूल सकें।  उद्योग प्रभाव: भविष्य की इंजीनियरिंग  उबर के डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में किए गए बदलावों का कंपनी और व्यापक तकनीकी उद्योग पर दूरगामी प्रभाव पड़ा है। अन्य तकनीकों के साथ काफ्का के सह-स्थान से उबर को इंफ्रास्ट्रक्चर लागत में सालाना लाखों डॉलर की बचत होने का अनुमान है। महत्वपूर्ण काफ्का क्लस्टर में विलंबता में कमी ने समग्र सिस्टम प्रतिक्रिया में सुधार किया है, जिसका सीधा असर उपयोगकर्ता अनुभव पर पड़ा है। अनुकूलित इंफ्रास्ट्रक्चर अब उबर के विशाल दैनिक डेटा वॉल्यूम - खरबों संदेशों - को अधिक कुशलता से संभाल सकता है।   राहुल चतुर्वेदी का योगदान  इसका महत्व  यह किसी की नज़र से नहीं छूटा है। उन्हें 2023 में Uber Technologies Inc. में तीन प्रतिष्ठित "सर्च स्टोरेज डेटा (SSD) इम्पैक्ट अवार्ड्स" मिले हैं, और उनके अभिनव दृष्टिकोण ने तकनीकी समुदाय में ध्यान आकर्षित किया है, जिससे उन्हें बड़े डेटा और बुनियादी ढांचे में एक विचार नेता के रूप में स्थान मिला है।   चतुर्वेदी का कार्य  उबर में राहुल चतुर्वेदी का काम आधुनिक प्रौद्योगिकी कंपनियों में अभिनव डेटा इंजीनियरिंग की महत्वपूर्ण भूमिका का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। विश्वसनीय, स्केलेबल और कुशल डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने की उनकी रणनीतियों ने तत्काल चुनौतियों का समाधान किया है और उबर को बड़े डेटा और एआई प्रौद्योगिकियों के मामले में सबसे आगे रखा है। इस तरह के समाधान, चाहे उबर जैसे बड़े पैमाने पर किए जाएं या महत्वाकांक्षी स्टार्टअप और छोटे व्यवसायों द्वारा छोटे पैमाने पर, भविष्य के दशकों में नई तकनीक और नई रणनीतियों को प्रेरित करेंगे।    : यह लेखक हमारे व्यवसाय ब्लॉगिंग कार्यक्रम के माध्यम से प्रकाशित होने वाला एक स्वतंत्र योगदानकर्ता है। HackerNoon ने गुणवत्ता के लिए रिपोर्ट की समीक्षा की है, लेकिन यहाँ दावे लेखक के हैं। #DYOR. निहित स्वार्थ प्रकटीकरण

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Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

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बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

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रियल-टाइम डेटा में महारत हासिल करना: विश्वसनीय डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने के लिए राहुल चतुर्वेदी की रणनीतियाँ

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